告别“选择困难症”：我是如何用 AI Ping 实现大模型自由，还能省下 50% 成本的？

它不生产模型，但它能帮你用好模型。在这个技术迭代快到让人焦虑的时代，有一个能帮你省钱、省时、省心的工具，何乐而不为呢？hello，我是是Yu欸。原文链接 👉，⚡️更新更及时。欢迎大家点开下面名片，添加好友交流。

是Yu欸

1814人浏览 · 2026-01-30 17:45:34

是Yu欸 · 2026-01-30 17:45:34 发布

告别“选择困难症”：我是如何用 AI Ping 实现大模型自由，还能省下 50% 成本的？

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在这个大模型“百花齐放”甚至“百模大战”的时代，作为一名既要写代码开发，又要频繁输出技术内容（写博文、做视频）的开发者，我每天最大的烦恼就是：

“今天这个任务，我到底该用哪个模型？”

选贵的？钱包受不了。选便宜的？又怕太笨或者不稳定。每家服务商的 API 接口还不一样，换个模型就要改半天代码……

直到前段时间，我开始使用 AI Ping，这种“纠结”的日子终于结束了。

今天就结合我最近的两个真实场景，来聊聊这个让开发者相见恨晚的平台。

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场景一：从“写脚本卡壳”到“批量生成”

——它是我的“高性价比”筛选器

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前段时间，我需要为几场技术活动准备几个视频脚本，同时还要把手里堆积的几十篇技术文档整理成通俗易懂的博文。

痛点：
以前我习惯用那个大家都知道的“顶流”模型，好用是好用，但那个 Token 的消耗速度简直是“碎钞机”。我也试过换一些开源模型，但效果参差不齐，一个个去试错，时间成本太高了。

AI Ping 的解法：
我打开了 AI Ping 的 【大模型服务性能排行榜】。

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这个榜单不是那种虚头巴脑的评分，而是实打实的**“价格 vs 性能”**对比。

筛选： 我直接勾选了“长文本支持”和“按输出价格排序”。
发现： 我惊喜地发现，有一个国产模型在处理长文档摘要时的吞吐量（速度）极快，而且价格只有我常用那个模型的50%！
配置： 接下来可以用这个配置，去跑一下视频脚本啦。

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结果：
原本预算可能会超标的项目，最后成功在预算内就搞定了。

关键是，看着榜单选模型，心里特别有底，这种 “有的放矢” 的感觉太棒了。

场景二：开发路上的“万能插头”

——它是我的“统一接口”神器

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除了写内容，我还经常需要写一些自动化的小工具。比如最近我在做一个 “多模型对比测试” 的测试，需要同时调用好几家不同供应商的 API。

痛点：
做过开发的都知道，接 API 是个体力活。A 家的鉴权要在 Header 里加 Token，B 家的要在大括号里包一层……光是写这些适配代码就让人头秃。而且一旦某家服务挂了，整个程序就崩了。

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AI Ping 的解法：
这是我觉得 AI Ping 最“极客”的地方——统一 API。
它遵循了目前最通用的接口规范（OpenAI 格式）。这意味着什么呢？

这意味着，我只需要写一套代码：

# 配置一次，处处运行
import requests
headers = {
  'Authorization': '<API_KEY>',
  'Content-Type': 'application/json',
}
response = requests.post('https://aiping.cn/api/v1/chat/completions', headers=headers, json={
    'model': model,
    'messages': [
      {
        'role': 'user',
        'content': 'What is the meaning of life?'
      }
    ]
    }
})
response.encoding = 'utf-8'
print(response.text)

# 想换模型？改个名字就行！
model = "DeepSeek-R1-0528"  # 或者换成 "qwen"